Tendencias de analítica que veremos en 2019

La analítica aumentada facilita las cosas

La analítica aumentada es probablemente la más importante de las tendencias analíticas. Al combinar las tecnologías de la IA, como el aprendizaje automático y el procesamiento de lenguaje natural (NLP), con el análisis de datos, el análisis aumentado ha hecho que los procesos analíticos complicados sean más fáciles de realizar y más avanzados.

"Somos tempranos en lo que respecta a la analítica aumentada; aún no es una cosa generalizada", dijo Rita Sallam, analista de Gartner.

Pero, agregó, "este tipo de experiencia de usuario transformará el mercado una vez más".

Gartner definió oficialmente el término en 2017, y Sallam es uno de los principales investigadores y escritores sobre el tema en Gartner.

"La analítica aumentada se trata realmente de utilizar la IA", dijo. Implica el uso de la automatización para permitir que los científicos de datos ciudadanos, e incluso las personas que no son expertos en datos, realicen las tareas que, hace unos años, solo los científicos de datos capacitados podrían realizar.

Esta tecnología permite a "más personas obtener acceso a los conocimientos de analítica avanzada sin tener que ser un científico de datos", dijo Sallam.

Numerosos proveedores de BI intentaron en 2018 incorporar mejor las tecnologías de inteligencia artificial en sus productos analíticos, y muchos se comprometieron a seguir haciéndolo en 2019 y más allá.

Tableau, por ejemplo, el año pasado lanzó la herramienta de consulta de lenguaje natural Ask Data en sus productos. La herramienta permite a los usuarios escribir consultas en texto sin formato para descubrir información de datos. El proveedor también adquirió algunas empresas de inteligencia artificial para agregar potencia a sus analíticas aumentadas, incluida la startup de MIT Empirical Systems.

Otros proveedores, incluido ThoughtSpot, también actualizaron las capacidades de NLP de sus plataformas y presentaron asistentes de inteligencia artificial para consultas más fáciles.

Más asociaciones

Otra de las tendencias de analítica notables para 2019 es que se espera que los proveedores de BI adquieran más startups de inteligencia artificial. Probablemente habrá más asociaciones también.

"Todos buscan analítica aumentada", dijo Adam Smith, director de Operaciones de Automated Insights, sobre los proveedores de BI y analítica.

Automated Insights es un proveedor de software de generación de lenguaje natural con sede en Durham, N.C., que tiene vínculos de asociación con plataformas de BI como Tableau, Qlik y Microsoft Power BI. Esas asociaciones se han expandido en el último año y se prevé que continúen expandiéndose en el futuro.

"Ellos siguen abriéndose para darnos un nuevo acceso" a sus plataformas, dijo Smith.

En cuanto a Tableau, el proveedor avanzó en 2018 para permitir a los desarrolladores externos integrar más fácilmente y más profundamente sus productos y servicios en la plataforma Tableau.

En una entrevista en la conferencia de usuarios de Tableau en octubre de 2018, el CEO Adam Selipsky señaló que, a medida que la plataforma de Tableau expande sus capacidades y servicios, el "ecosistema de socios" del proveedor será vital.

Más analítica en las escuelas y en la cadena de suministro

A medida que las plataformas de BI y analíticas se vuelven más fáciles de usar y los datos se vuelven más fáciles de capturar y almacenar, la analítica comenzará a ser más importante en áreas en las que no se usaba mucho antes.

Una de esas áreas es la educación, predijeron Erik Nilsson y Meghan Turjanica del proveedor de software de educación superior Jenzabar.

"Estamos viendo un gran aumento en las escuelas haciendo analítica", dijo Nilsson, vicepresidente de desarrollo corporativo de Jenzabar.

La industria de la educación históricamente ha tardado en adoptar nuevas herramientas y técnicas, dijo Turjanica, gerente de productos para soluciones de éxito estudiantil en la compañía.

Ella dice que es una industria arraigada en ideas que tienen miles de años de antigüedad y "es muy difícil para los [educadores] responder a la información" que desafía su visión del mundo.

Pero en los últimos años, en parte porque las herramientas de BI son más fáciles de usar y en parte porque los datos han demostrado ser una herramienta útil en educación, la analítica se ha ido infiltrando lentamente en las técnicas algo anticuadas de la industria.

"La analítica va de simplemente estar en manos de la gente de TI en el campus a estar en manos de los usuarios de negocios", dijo Nilsson. Mientras eso sucede, continuó, su tasa de adopción aumentará.

Otros sectores, como el comercio minorista y la logística, han comenzado a utilizar el análisis más en los últimos años, una de las tendencias analíticas que se espera que crezca en 2019 y más allá.

En una nube, en el borde

La computación en la nube, al igual que las tecnologías basadas en inteligencia artificial en el análisis aumentado, también ha ayudado a hacer que las herramientas de análisis sean más fáciles de usar y más populares.

Mientras que una vez las empresas debían comprar licencias individuales para programas analíticos, ahora muchos proveedores ofrecen suscripciones de bajo costo para usar sus herramientas de BI en la nube. Los procesos analíticos complejos que antes requerían computadoras poderosas y costosas ahora se pueden realizar en la nube. Y los datos que una vez requieren grandes bases de datos para almacenar también se pueden mover a la nube.

Según John Liu, vicepresidente de ciencia de datos y aprendizaje automático aplicado en Digital Reasoning, un proveedor de computación cognitiva, estos factores han permitido a las pequeñas empresas comenzar a aprovechar la analítica.

En 2018, dijo, muchas pequeñas empresas migraron sus datos a la nube, un acto que tendrá "un efecto profundo" en 2019, conforme estas empresas "aumentan la forma en que procesan los datos".

Las analíticas también se utilizarán más en informática perimetral y en IoT, ya que los usuarios presionan para obtener analíticas en tiempo real y analíticas en dispositivos conectados, cosas que la computación en nube clásica no puede manejar, según John Crupi, vicepresidente de analítica de IoT en el proveedor de software de IoT Greenwave Systems.

"Construimos una plataforma porque intentamos hacer análisis en tiempo real en la nube para IoT, y la nube simplemente no está diseñada para eso", dijo.

Sin embargo, la computación perimetral está diseñada para eso, simplemente porque necesita mantener tantos dispositivos conectados en todo momento, dijo Crupi.